面向二/三维城市形态指标的PM2.5浓度调控模拟

城市形态可影响空气污染的源分布与扩散过程,但如何通过优化城市形态指标缓解城市空气污染一直缺少实用的定量方法与模型.故以长沙市为例,定量分析了二/三维城市形态指标对主城区PM_2.5浓度分布的影响,提出了一种关键因子指标驱动下的城市空气质量优化调控模型（UFR-AQOM）,开展了指标阈值与空气质量目标双约束下的城市PM_2.5浓度情景模拟实验.结果表明,长沙市主城区PM_2.5浓度高值区呈现"一轴两区四节点"的空间格局,商业服务用地与道路交通用地、高斑块密度与高用地容积率网格PM_2.5浓度相对较高.三类城市形态因子指标中,开发强度对城市PM_2.5浓度空间变化的影响程度最大,景观格局、用地功能次之,多因子共同作用比单因子影响更加显著.顾及因子指标贡献差异与交互作用的UFR-AQOM模型可有效用于城市PM_2.5浓度的优化调控模拟（R²=0.65,RMSE=1.40 μg·m^-3）.面向PM_2.5浓度达标约束要求,长沙市主城区宜加强周长面积分维数与斑块密度等景观格局指标的全面管控,同时应考虑对工业占比与水域占比等城市用地功能指标和用地容积率等城市开发强度指标的分区优化调控.研究成果将为面向空气质量改善的国土空间规划指标调控提供决策支持.     

2015~2019年河南省PM2.5时空特征与驱动因素分析

PM_2.5是雾-霾中的主要成分,河南省已成为PM_2.5污染防治重点地区之一.基于2015～2019年河南省PM_2.5浓度数据,使用空间自相关和空间热点探测方法分析其时空特征,引入地理探测器方法分析气象因素、空气质量因素和社会因素对PM_2.5浓度的解释力度.结果表明,河南省2015～2019年PM_2.5浓度整体呈现降低趋势,高污染天数减少和低污染天数增加,高污染逐步向中污染转化;PM_2.5浓度具备明显的空间聚集特征,全局空间自相关指数先降后升,空间热点集中在豫北地区（安阳市、鹤壁市、新乡市和焦作市）,空间冷点集中在豫西地区（三门峡市、洛阳市和南阳市）;空间重心转移呈现出北上的趋势;单因子探测显示,在9个影响因子中,土地利用类型（解释力度为0.511,下同）、降水量（0.312）和NO₂浓度（0.277）是影响PM_2.5浓度最明显的因子,其余因子影响力排序为PM₁₀浓度（0.255）、温度（0....     

中国科学院地理科学与资源研究所主持编制《阿拉善盟沙生资源植物研发与产业化总体规划》取得重要成果 并将有力地推进阿拉善盟发展方式绿色转型和生态文明建设

2013年6月16日,中国科学院地理科学与资源研究所主持编制的《阿拉吾盟沙生资资源植物研究与产业化总体规划》(以下简称《规划》)在北京通过了专家评审。     

月面太阳风环境效应及试验技术

阐述了太阳风模拟试验设备的一般要求,重点分析了太阳风模拟设备最基本的分系统组成,即质子源、电子源、离子束测量装置和真空系统,归纳了每个分系统的关键技术指标,包括辐射粒子能量、通量密度、真空度等。并提出增加紫外源和月尘模拟系统等分系统,以建立完备的月面环境模拟试验系统。     

基于地理探测器的中国陆地生态系统土壤有机碳空间异质性影响因子分析

中国陆地生态系统土壤有机碳库对全球生态系统碳平衡具有显著影响。为揭示土壤碳库空间分布的潜在主控因子并为今后建立碳库空间分布模型提供依据,利用地理探测器对中国陆地生态系统表层土壤(0—20 cm)有机碳密度的影响因子(气温、降水量、DEM、NDVI、陆地生态系统类型、人口密度)进行空间分异性探测和定量归因。结果表明:自然因素是全国和区域尺度陆地生态系统表层土壤有机碳密度的主要因素,而人为因素影响较小。全国尺度各影响因子按解释程度大小排序分别为:温度(0.22)>NDVI(0.16)>DEM(0.12)>陆地生态系统类型(0.09)>降水量(0.06)>人口密度(0.04);自然因素中的气候因素是中国陆地生态系统表层土壤有机碳密度空间分异性的主要影响因子,温度与降水量交互作用的解释程度为0.37,其中温度的作用尤为重要;气温因子与土壤有机碳密度在相对寒冷的地区(均温<15℃)呈负相关,但在更热的地区则呈正相关,意味着生态系统碳平衡对未来气候变暖可能表现出异质性的响应特征;强烈的因子互作效应表明,中国陆地生态系统表层土壤有机碳空间分异性是由多种因子共同作用影响而非单一因素决定;中国六大分区(东北、华北、华东、西北、中南、西南)陆地生态系统表层土壤有机碳密度的各影响因子解释程度存在差异,体现出土壤有机碳密度的主控因子的空间异质性。     

焦化场地内外土壤重金属空间分布及驱动因子差异分析

焦化场地作为典型的工业污染场地,其特征污染物重金属严重危害人体健康,研究其场地内外污染物的空间分布及驱动因子,对于后续的采样设计、风险评估、污染防控等工作具有重要指导意义.本研究基于反距离加权法分析某在产焦化厂内部及外部的重金属As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn的空间分布,并利用地理探测器分析焦化厂内部及外部的重金属空间分布驱动因子差异.结果表明,该焦化厂内部及周边除As、Ni和Zn外,其余重金属的超背景值率均在50%以上,且内外部重金属变异系数超过30%,空间分布连续性较差.其中内部平均变异程度为：Hg > Cd > As > Cu > Zn > Cr > Pb > Ni,外部平均变异程度为：Hg > Cu > Cd > As > Zn > Pb > Cr > Ni.根据分异及因子探测结果,理化性质因子中对焦化厂内部及外部重金属空间分布贡献最大的均为土壤全氮、有机质和有效中微量元素含量;距离污染源因子中对内部重金属空间分布贡献最大的为粗苯、冷鼓工段,对外部重金属空间分布贡献最大的为焦炉熄焦工段,并且污染源及土壤理化性质的交互因子对内部重金属空间分布的贡献度略高于外部.根据结果可知,决定焦化厂内部及外部的重金属空间分布的理化性质驱动因子较为一致,其主要基于土壤养分元素对重金属有效性的影响.而决定焦化厂内外部重金属分布的污染源存在差异,内部重金属分布主要受到焦化产品精制工艺中排放含重金属废气及废水等的驱动,外部重金属分布主要受到炼焦制气工艺中排放废气沉降的驱动.     

中国典型农田土壤有机碳密度的空间分异及影响因素

农田土壤有机碳密度（SOCD）是衡量土壤肥力和土壤质量的重要指标.为理解我国农田SOCD空间分异特征及其影响因素,基于中国生态系统研究网络19个典型农田生态站2005~2015年SOCD的监测数据,利用地理探测器方法,分析了农田SOCD空间分异的影响因素.结果表明,我国不同站点农田SOCD平均值变化范围为0.83~4.97 kg·m^-2,并呈现出湿润季风区高于干旱半干旱地区的空间分异特征.在不同土地利用方式下,水稻田SOCD明显高于其他类型的农田,并且其表现出显著增加的趋势（P<0.05）,增加速率为0.13 kg·（m²·a）^-1.土壤理化性状和降水量是影响农田SOCD空间分布的重要因素,特别是土壤碱解氮含量对农田SOCD空间分布影响最大,且它分别与纬度、土壤类型、降水量及土壤pH等因素交互后影响力显著增强,本研究结果对我国农田温室气体减排增汇提供重要的科学依据.     

中国畜牧业地理集聚特征及其演化机制

农业地理集聚是有效实现农业分工的空间组织形态。以畜牧业为例,采用基尼系数、专业化指数、产业集中度和产业平均集聚率等指标与模型,分析了畜牧业地理集聚的发展特征、演变态势及其形成机制。结果表明:1980-2011 年中国畜牧业地理集聚程度不断增强,呈现出先增强后减弱再到稳定上升的阶段性演化特征,但不同畜产品生产的地理集聚过程差异显著;省域尺度上,畜牧业平均集聚率重心不断北移,逐步形成了北方地区高度集聚、南方地区中低度集聚的空间分异格局;畜牧业地理集聚格局经历了由自然集聚到空间重构再到空间优化的过程,自然资源禀赋、农业生产力以及市场与政策,在不同时期主导着中国畜牧业空间格局的演变,构成了我国畜牧业地理集聚格局的演化机制。     

中国城市PM2.5和PM10时空分布特征和影响因素分析

PM_2.5和PM₁₀浓度超标引发的空气质量问题严重影响公众健康,研究PM_2.5和PM₁₀浓度对制定有效的污染防控和治理措施具有重要意义.运用时空分析法,分析2018年季度PM_2.5和PM₁₀浓度时空分布,并用GWR探究浓度差异的原因.结果表明：(1)PM_2.5和PM₁₀的浓度均呈冬春高、夏秋低的季节性规律;四季污染物浓度在胡焕庸线两侧存在显著差异,该线以东地区高浓度聚集在京津冀地区,该线以西地区高浓度聚集在新疆中南部.(2)PM_2.5和PM₁₀浓度的Moran’s I在四季均为正,且均在冬季增至最大值;PM_2.5和PM₁₀的分布格局基本一致,“高-高”类和“低-低”类集中分布现象明显.(3)各因素对PM_2.5和PM₁₀浓度的影响存在较大空间异质性.温度和坡度对PM_2.5     

基于地理回归的农作物播种面积统计数据空间化方法

农作物空间格局反映了农作物种植结构和特征,是了解生产资源利用状况及进行农业结构调整的重要依据。研究旨在探索农作物播种面积统计数据空间化的方法,实现对历史农业统计数据的空间化表达。将传统的农业统计调查与先进的遥感技术、空间地理信息技术相结合,通过多元Logistic回归分析农作物格局与自然地理因素和社会经济因素之间的关系,构建农作物空间适宜性分布概率,在此基础上将农作物播种面积统计数据利用空间迭代分配方法,实现统计数据空间化的研究。论文选取中国东北三省作为方法研究区,实现了对该地区2000—2010年农作物播种面积空间化表达,经检验,该方法对东北三省水稻空间化精度为0.76,能够较好地完成农作物时空播种面积统计数据空间化工作。该方法是农作物调查和遥感时空格局解译研究的有效补充,为丰富农作物空间数据提供了技术手段。